Le vent souffle toujours quelque part, mais décider où localiser un parc éolien est un peu plus compliqué que de lever le doigt mouillé. Maintenant, une équipe de chercheurs de Penn State dispose d'un modèle qui peut localiser le meilleur endroit pour le parc éolien et même aider avec des prévisions de production d'énergie sur 24 heures.

"Normalement, les personnes qui envisagent de construire un parc éolien rechercheront un bon terrain et une vitesse moyenne du vent ni trop forte ni trop faible, mais cohérent, " dit Guido Cervone, professeur de géographie, et la météorologie et la science de l'atmosphère. « Nous avons trouvé un moyen plus précis et efficace d'examiner la prévisibilité du vent à des endroits spécifiques, un facteur clé lorsqu'on envisage de construire un nouveau parc éolien. Avec les combustibles fossiles et l'énergie nucléaire, vous savez exactement combien d'énergie vous aurez. Mais le vent n'est pas comme ça."

Emplacement, pour la puissance électrique générale, est important, mais pouvoir prédire combien d'énergie éolienne le parc sera capable de produire 24 heures dans le futur est également important. Les fournisseurs d'électricité achètent l'énergie produite par les parcs éoliens et veulent de la fiabilité. Les parcs éoliens vendent régulièrement leur production électrique aux fournisseurs, mais ils aimeraient aussi pouvoir planifier, 24 heures à l'avance, combien d'énergie ils produiront.

« Les fournisseurs d'électricité ont besoin de savoir combien d'électricité est disponible un jour à l'avance, " dit Cervone, qui est également directeur associé du Penn State Institute for CyberScience. "Ils ont besoin d'avoir des sources fiables car ils ne peuvent pas avoir de panne d'électricité. Ils ne veulent pas non plus acheter plus d'électricité sur le marché au comptant car les achats le jour même sont plus chers."

Cervone et Mehdi Shahriar, récent titulaire d'un doctorat de Penn State en génie énergétique et minéral, utilisé l'ensemble analogique, développé par le Centre national de recherche atmosphérique, analyser les erreurs dans les prévisions de production électrique des parcs éoliens à travers le pays.

L'AnEn utilise un ensemble historique d'observations et de prédictions passées s'étalant sur au moins plusieurs mois, mais de préférence deux ans. Il fournit un modèle de probabilité de la prévision, dans ce cas, le vent disponible pour la production d'électricité.

"Nous avons observé que les emplacements avec une vitesse moyenne du vent plus élevée sont associés à des degrés d'incertitude de prévision plus importants, ce qui augmente la difficulté de prédire la vitesse du vent à ces emplacements, " les chercheurs rapportent récemment en ligne dans Énergie renouvelable .

En utilisant les prévisions passées des emplacements potentiels, les constructeurs de parcs éoliens pourraient choisir des emplacements avec des vitesses de vent moyennes peut-être plus faibles, mais des vents plus constants et prévisibles.

L'approche des chercheurs ne fournit pas une réponse simple par oui ou par non à la question de savoir s'il y aura du vent. Le modèle produit une courbe de probabilité pour la production éolienne à partir de laquelle les entreprises peuvent prendre des décisions tout en comprenant les risques. Si le modèle indique que la probabilité d'un vent suffisant pour la production d'électricité est d'environ 80 %, tant les propriétaires de parcs éoliens que les acheteurs d'électricité connaissent le risque que les vents soient insuffisants. Si la probabilité est de 20%, sans aucun doute, les deux décideraient que le risque serait trop grand pour s'appuyer sur le parc éolien pour l'électricité.

"Si nous pouvons prédire la vitesse du vent, nous pouvons prédire la production et dire combien d'énergie nous produirons sur un temps donné, " dit Cervon.

Le modèle est extrêmement efficace. Compte tenu des prévisions actuelles, il recherche une prévision historique qui correspond et fournit les vitesses et durées réelles du vent.

"Ce modèle est efficace du point de vue informatique, " a déclaré Cervone. "Nous pourrions le faire fonctionner en continu sur une grande surface avec peu de problème."